論文の概要: Revisiting BPR: A Replicability Study of a Common Recommender System Baseline

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14217v2
• Date: Fri, 18 Oct 2024 13:25:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-10 12:30:56.363091
• Title: Revisiting BPR: A Replicability Study of a Common Recommender System Baseline
• Title（参考訳）: Revisiting BPR:common Recommender System Baselineのリプリケータビリティスタディ
• Authors: Aleksandr Milogradskii, Oleg Lashinin, Alexander P, Marina Ananyeva, Sergey Kolesnikov,
• Abstract要約: 我々は,BPRモデルの特徴を考察し,その性能への影響を示し,オープンソースのBPR実装について検討する。 分析の結果,これらの実装とオリジナルのBPR論文の矛盾が明らかとなり,特定の実装に対して最大50%の性能低下がみられた。 BPRモデルは、トップnのレコメンデーションタスクにおける最先端メソッドに近いパフォーマンスレベルを達成でき、特定のデータセット上でもパフォーマンスが向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.00363373925758
• License:
• Abstract: Bayesian Personalized Ranking (BPR), a collaborative filtering approach based on matrix factorization, frequently serves as a benchmark for recommender systems research. However, numerous studies often overlook the nuances of BPR implementation, claiming that it performs worse than newly proposed methods across various tasks. In this paper, we thoroughly examine the features of the BPR model, indicating their impact on its performance, and investigate open-source BPR implementations. Our analysis reveals inconsistencies between these implementations and the original BPR paper, leading to a significant decrease in performance of up to 50% for specific implementations. Furthermore, through extensive experiments on real-world datasets under modern evaluation settings, we demonstrate that with proper tuning of its hyperparameters, the BPR model can achieve performance levels close to state-of-the-art methods on the top-n recommendation tasks and even outperform them on specific datasets. Specifically, on the Million Song Dataset, the BPR model with hyperparameters tuning statistically significantly outperforms Mult-VAE by 10% in NDCG@100 with binary relevance function.
• Abstract（参考訳）: 行列分解に基づく協調フィルタリング手法であるベイジアンパーソナライズドランキング (BPR) は、しばしば推奨システム研究のベンチマークとして機能する。 しかしながら、多くの研究はBPR実装のニュアンスを無視し、様々なタスクにまたがる新しい手法よりも悪い結果をもたらすと主張している。 本稿では,BPRモデルの特徴を徹底的に検討し,その性能への影響を示し,オープンソースのBPR実装について検討する。 分析の結果,これらの実装とオリジナルのBPR論文の矛盾が明らかとなり,特定の実装に対して最大50%の性能低下がみられた。 さらに、現代の評価設定下での実世界のデータセットに関する広範な実験により、そのハイパーパラメータの適切なチューニングにより、BPRモデルは、トップnレコメンデーションタスクにおける最先端メソッドに近いパフォーマンスレベルを達成でき、さらには特定のデータセット上でもパフォーマンスが向上することを示した。 具体的には、ミリオン・ソング・データセットにおいて、ハイパーパラメータをチューニングしたBPRモデルは、NDCG@100でMult-VAEを10%上回る2値関係関数を持つ。

関連論文リスト

• Rethinking Relation Extraction: Beyond Shortcuts to Generalization with a Debiased Benchmark [53.876493664396506]
  ベンチマークは、機械学習アルゴリズムのパフォーマンスの評価、比較の促進、優れたソリューションの特定に不可欠である。 本稿では,関係抽出タスクにおけるエンティティバイアスの問題に対処する。 本稿では,エンティティの代替によって,エンティティ参照と関係型との擬似相関を破る不偏関係抽出ベンチマークDREBを提案する。 DREBの新たなベースラインを確立するために,データレベルとモデルトレーニングレベルを組み合わせたデバイアス手法であるMixDebiasを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-02T17:01:06Z)
• Scenario-Wise Rec: A Multi-Scenario Recommendation Benchmark [54.93461228053298]
  6つの公開データセットと12のベンチマークモデルと、トレーニングと評価パイプラインで構成されるベンチマークである textbfScenario-Wise Rec を紹介します。 このベンチマークは、研究者に先行研究から貴重な洞察を提供することを目的としており、新しいモデルの開発を可能にしている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-23T08:15:34Z)
• UNEM: UNrolled Generalized EM for Transductive Few-Shot Learning [35.62208317531141]
  我々は「最適化学習」とも呼ばれるアンロールパラダイムを提唱し紹介する。 我々のアンローリングアプローチは、様々な統計的特徴分布と事前学習パラダイムをカバーしている。 本稿では,下流画像分類作業の細粒度を網羅した包括的実験について報告する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-21T19:01:57Z)
• A Distributed Collaborative Retrieval Framework Excelling in All Queries and Corpora based on Zero-shot Rank-Oriented Automatic Evaluation [46.33857318525812]
  分散協調検索フレームワーク(DCRF)を提案する。 様々な検索モデルを統合システムに統合し、ユーザのクエリに対して最適な結果を動的に選択する。 RankGPTやListT5のような効果的なリストワイドメソッドに匹敵するパフォーマンスを実現することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-16T14:55:57Z)
• Bridging and Modeling Correlations in Pairwise Data for Direct Preference Optimization [75.1240295759264]
  本稿では,BMC という名前のペアデータにおけるブリッジ・アンド・モデリングの効果的なフレームワークを提案する。 目的の修正によって、ペアの選好信号の一貫性と情報性が向上する。 DPOだけではこれらの相関をモデル化し、ニュアンス付き変動を捉えるには不十分である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-14T11:29:47Z)
• Monte Carlo Tree Search Boosts Reasoning via Iterative Preference Learning [55.96599486604344]
  本稿では,Large Language Models (LLMs) の推論能力向上を目的とした,反復的な選好学習プロセスによるアプローチを提案する。 我々は、MCTS(Monte Carlo Tree Search)を用いて好みデータを反復的に収集し、そのルックアヘッド機能を利用して、インスタンスレベルの報酬をよりきめ細かいステップレベルの信号に分解する。 提案アルゴリズムはDPO(Direct Preference Optimization)を用いて,新たに生成されたステップレベルの優先度データを用いてLCMポリシーを更新する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-01T11:10:24Z)
• On Effective Scheduling of Model-based Reinforcement Learning [53.027698625496015]
  実データ比率を自動的にスケジュールするAutoMBPOというフレームワークを提案する。 本稿ではまず,政策訓練における実データの役割を理論的に分析し,実際のデータの比率を徐々に高めれば,より優れた性能が得られることを示唆する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-16T15:24:59Z)
• Understanding the Effects of Adversarial Personalized Ranking Optimization Method on Recommendation Quality [6.197934754799158]
  ベイズパーソナライズランキング(BPR)とAPR最適化フレームワークの学習特性をモデル化する。 APRがBPRよりも人気バイアスを増大させるのは、ショートヘッドアイテムからの肯定的な更新が不均衡に多いためである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-29T10:22:20Z)
• BEIR: A Heterogenous Benchmark for Zero-shot Evaluation of Information Retrieval Models [41.45240621979654]
  情報検索のための異種ベンチマークであるBEIRを紹介する。 ゼロショット評価設定における9つの最先端の検索モデルの有効性を検討する。 Dense-Retrievalモデルは計算効率が良いが、他のアプローチでは性能が劣ることが多い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-17T23:29:55Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。